2018-12-05 20:28:15 在机器学习领域有一个很重要的假设,即独立同分布假设,也就是说训练集和测试集是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障.而BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布. 为什么深度神经网络随着网络深度加深,训练起来越困难,收敛越来越慢? 有很多研究人员都致力于研究这个问题,也提出了很多行之有效的方法,BN就是google小组在论文Batch Normalizatoin中提出来的方法…

BN作用: 加速收敛 控制过拟合,可以少用或不用Dropout和正则 降低网络对初始化权重不敏感 允许使用较大的学习率 一.如何加速收敛? 通过归一化输入值/隐藏单元值,以获得类似的范围值,可加速学习. 限制了在前层的参数更新会影响数值分布的程度,使层的输出更加稳定,神经网络的之后的层就会有更坚实的基础(减弱了后层的参数因前层参数发生变化而受到的影响) 减弱了前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系,使得网络每层都可以自己学习,稍稍独立于其他层,有助于加速整个网络的学习. 二.为什么说BN也会起…

CNN学习笔记:批标准化 Batch Normalization Batch Normalization, 批标准化, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法. 在神经网络的训练过程中,随着网络深度的增加,后面每一层的输入值(即x=WU+B,U是输入)逐渐发生偏移和变动,之所以训练收敛慢,一般是整体分布往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近,所以这将导致反向传播时低层网络的梯度消失,这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因,而BN就是通过一定的规范手动,把每层神经网络任意神…

目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 BN是由Google于2015年提出,论文是<Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这是一个深度神经网络训练的技巧,主要是让数据的分布变得一致,从而使得训练深层网络模型更加容易…

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.…

for i in range(N_HIDDEN): # build hidden layers and BN layers input_size = 1 if i == 0 else 10 fc = nn.Linear(input_size, 10) setattr(self, 'fc%i' % i, fc) # IMPORTANT set layer to the Module self._set_init(fc) # parameters initialization self.fcs.ap…

  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat…

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: A…

文章转载自:http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainin…

BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中"梯度弥散"的问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定.所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了. 从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,...,xn},注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出.在BN出现之前,…